学校法人 東京農業大学 東京情報大学 様

東京情報大学は学校法人東京農業大学が運営しており、東京農業大学の教育理念を引き継ぎつつ発展的に継承する「現代実学主義」を掲げ、情報を活かして新しい未来を切り拓く人材の育成に務めている。東京情報大学でもっかの重要なテーマとなっているのがデータサイエンスの技術だ。

東京情報大学の副学長で先端データ科学研究センター長を務める布広永示氏は「ネットワークの高速化、センサー技術の発展などに伴って大量のデータが生成されており、それらを利活用して社会生活および社会活動に貢献するためにはデータサイエンスの技術が不可欠です」と指摘する。

そこで東京情報大学は2020年に「先端データ科学研究センター」を設置した。布広氏がセンター長を務める同センターは、さまざまなデータを活用した先端的な研究活動を支援するとともに研究活動に必要となる情報基盤を提供し、データの分析および解析のスキルを身に付け、未来のデータサイエンスを牽引する優秀な人材を輩出することを目的とする。また学内の教職員や学生だけではなく他大学や研究機関、企業などとも連携し、データサイエンスに関する研究を推進する研究拠点として機能する。

先端データ科学研究センターではさまざまなデータを分析・解析して利活用する研究がおこなわれている。例えばサイバーセキュリティの分野では「APIコール情報を用いたマルウェアのファミリ分類手法」、また生命情報科学の分野では「タンパク質間相互作用の予測手法の開発」が挙げられる。

これらの研究を統括する布広氏は「マルウェアのAPIコール列に基づく分類手法の研究では、マルウェアのAPIコール列を時系列順に抽出し、機械学習アルゴリズムを用いてマルウェアのファミリ分類の精度向上を目指しています」と説明する。

そして「タンパク質間相互作用の解析やその予測」に取り組む総合情報学部 准教授 村上洋一氏は「タンパク質の立体構造データベースから取得したすべての構造データから、タンパク質間相互作用部位を計算して、同じタンパク質上のあらゆる相互作用部位情報を検索できるデータベースを開発しています。またアミノ酸配列の分散表現を用いたタンパク質間相互作用の予測手法の開発にも取り組んでいます。タンパク質の配列や構造データの数は膨大で、その計算は非常に時間がかかります」と説明する。

東京情報大学の先端データ科学研究センターでは主に生命情報と情報セキュリティの二つの分野でコンピューターによる大量の計算処理がおこなわれている。これらの研究基盤となるコンピューターには、当初は一般的なデスクトップ型のPCが用いられていた。

以前の課題について村上氏は「例えば「APIコール情報を用いたマルウェアのファミリ分類手法」の研究・開発では、マルウェアが利用している引数すべて、カテゴリ情報に用いたAPIコール列、引数の重要度に基づいたAPIコール列をそれぞれ特徴とする三つの機械学習モデルを検証する際、CPU6コア、メモリ32GBのPCで計算すると最初の機械学習モデルが2～3カ月、ほかの二つが1～2カ月の時間を要していました」と説明する。

また計算処理が完了していることに気づかず、次の計算を始めるまでに時間を無駄にすることもあったという。PCは複数台運用されていたが計算処理に時間がかかるため、使いたくても使えない状況も生じていた。こうした問題の改善を求める声が教員や学生から聞こえるようになり、また自身も高性能なコンピューターの必要性を認識していた村上氏は、AMD EPYC™プロセッサー搭載のHPE ProLiant DL325 Gen10ならびにHPE ProLiant DL385 Gen10を布広氏に提案した。

選定の理由について村上氏は「以前に在籍していた研究機関で、HPE製のスーパーコンピューターのリソースを研究に使用していました。高性能で動作も安定しており信頼していたため、本センターのスケールに合った同様の環境がほしいと考え、国立遺伝学研究所の構成を参考にして布広先生にHPEのサーバーを提案しました」と説明する。

提案を受けた布広氏は「私自身、国内のメーカーでスーパーコンピューターの開発に携わった経験があり、HPEのサーバーはコストパフォーマンスと信頼性が非常に高いと以前より認識していました。実際に使用した経験と実績を持つ村上先生の推薦ですので、異論はありませんでした」という。